김응수 건양의대 교수팀 "AI로 시신경병증·거짓시신경유두부종 구별"
정확도 95~98% 유용성 확인...국제학술지 'BMC Ophthalmology' 발표
인공지능(AI)을 이용해 시신경병증과 거짓시신경유두부종을 정확히 구별할 수 있다는 연구결과가 나왔다.
김응수 건양의대 교수팀(김안과병원)은 SCI급 국제학술지 <BMC Ophthalmology> 최근호에 '머신러닝을 이용한 시신경병증과 거짓시신경유두부종 구별 정확도(Accuracy of machine learning for differentiation between optic neuropathies and pseudopapilledema)'라는 연구 논문을 통해 AI의 한 분야인 머신러닝(machine learning)을 통해 시신경병증·가성유두부종·정상안을 구별할 수 있다고 발표했다.
'시신경병증'은 다양한 원인에 의해 망막을 구성하는 물질이 점진적으로 소실돼 시야 장애가 발생하는 질환. 발병하면 시야를 회복하기는 힘든 중증 안질환으로 지속적인 치료가 필요하다.
'거짓시신경유두부종'은 망막 위의 시신경이 모여 뇌로 들어가는 지점인 시신경 유두에서 비정상적인 융기가 발생하는 것이다. '시신경병증'과의 구별이 어렵다는 게 문제다.
김 교수팀은 시신경병증과 거짓시신경유두부종 사진 각 295개와 정상안 사진 779개를 AI에 입력, 머신러닝 기법 중 하나인 합성곱신경망(Convolution Neural Network) 분석법으로 분석했다.
총 4가지 머신러닝 분류기(classifier)를 이용한 결과, 95.89∼98.63%의 진단 정확도를 도출, 구별 진단의 유용성을 확인했다.
김응수 교수는 "이번 연구 결과 AI를 이용해 시신경병증과 거짓시신경유두부종을 감별진단하는 것이 가능하다는 것을 확인했다"면서 "이는 지난 녹내장안 진단에 이어 다른 안질환을 AI로 진단할 수 있는 가능성 또한 한층 높아졌다는 의미로 앞으로도 지속적으로 AI를 통한 안질환의 감별진단 연구에 힘쓸 것"이라고 말했다.
김 교수팀은 "단순한 안저촬영만으로도 치료가 필요 없는 거짓시신경유두부종을 시신경병증으로 잘못 판단하거나 불필요한 진료와 검사를 시행하는 착오를 줄일 수 있고, 시간과 비용 낭비를 줄일 수 있다"고 의미를 부여했다.
김 교수팀은 앞서 지난 2017년 머신러닝을 이용해 시신경 사진을 진단한 결과 녹내장 이환 여부를 거의 100% 진단할 수 있다는 연구결과를 발표했다. 두 연구 모두 ㈜피디젠(안광성·조성훈), 숭실대학교 생명정보학과(김상수·안진모)와 협력, 진행했다.
